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使用opencv和dlib库在树莓派上实现人脸追踪和车流量追踪的代码
2023-10-25 00:56:52 深夜i     --     --
OpenCV DLIB Raspberry Pi 人脸追踪 车流量追踪

在现代科技的飞速发展下，计算机视觉的应用变得越来越广泛。其中，人脸追踪和车流量追踪成为了研究和应用得最为广泛的领域之一。本文将介绍如何使用opencv和dlib库在树莓派上实现人脸追踪和车流量追踪的代码。

首先，我们需要安装opencv和dlib库。在树莓派的终端中输入以下命令进行安装：



sudo apt-get install python3-opencv


sudo apt-get install python3-dlib

安装完成后，我们可以开始编写代码了。

首先，导入所需的库：

python

import cv2


import dlib

接下来，我们需要加载人脸检测器和人脸关键点检测器的预训练模型。这些模型可以从dlib官方网站下载。

python

# 加载人脸检测器


face_detector = dlib.get_frontal_face_detector()


# 加载人脸关键点检测器


landmark_predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

然后，我们可以使用opencv打开摄像头，并对每一帧图像进行处理。首先，我们使用人脸检测器检测出图像中的人脸。然后，我们使用人脸关键点检测器获取人脸的关键点。

python

# 打开摄像头


cap = cv2.VideoCapture(0)


while True:


  # 读取一帧图像


  ret, frame = cap.read()


  # 将图像转换为灰度图像


  gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)


  # 使用人脸检测器检测人脸


  faces = face_detector(gray)


  for face in faces:


    # 使用人脸关键点检测器获取人脸关键点


    landmarks = landmark_predictor(gray, face)


    # 在图像上绘制人脸关键点


    for i in range(68):


      x = landmarks.part(i).x


      y = landmarks.part(i).y


      cv2.circle(frame, (x, y), 2, (0, 255, 0), -1)


  # 显示图像


  cv2.imshow("Face Tracking", frame)


  # 按下"q"键退出循环


  if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):


    break


# 关闭摄像头


cap.release()


# 关闭窗口


cv2.destroyAllWindows()

接下来，我们来实现车流量追踪的代码。车流量追踪可以通过计算连续帧之间的车辆位置来实现。我们需要在每一帧图像中检测车辆，并根据车辆的位置信息来计算车辆数量。

首先，我们需要加载车辆检测器的预训练模型。同样，该模型可以从dlib官方网站下载。

python

# 加载车辆检测器


car_detector = dlib.simple_object_detector("car_detector.svm")

然后，我们可以使用opencv打开摄像头，并对每一帧图像进行处理。首先，我们使用车辆检测器检测出图像中的车辆。然后，我们计算车辆数量，并在图像上绘制车辆框。

python

# 打开摄像头


cap = cv2.VideoCapture(0)


# 初始化车辆数量


car_count = 0


while True:


  # 读取一帧图像


  ret, frame = cap.read()


  # 使用车辆检测器检测车辆


  cars = car_detector(frame)


  # 更新车辆数量


  car_count = len(cars)


  # 在图像上绘制车辆框


  for car in cars:


    x = car.left()


    y = car.top()


    w = car.right() - x


    h = car.bottom() - y


    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)


  # 在图像上显示车辆数量


  cv2.putText(frame, "Car Count: " + str(car_count), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 0, 0), 2)


  # 显示图像


  cv2.imshow("Car Counting", frame)


  # 按下"q"键退出循环


  if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):


    break


# 关闭摄像头


cap.release()


# 关闭窗口


cv2.destroyAllWindows()

以上就是在树莓派上使用opencv和dlib库实现人脸追踪和车流量追踪的代码。通过这些代码，我们可以轻松地实现人脸追踪和车流量追踪的功能，从而为安防、交通管理等领域的研究和应用提供有力的支持。

  
  

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